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针对无监督的入侵检测检测效率较低，而有监督入侵检测算法不能有效的检测异常攻击，提出一种半监督学习的入侵检测算法，新算法先用有标记数据进行初始聚类，然后利用初始聚类指导未标记数据聚类，最后使用K近邻算法对仍没有确定类别的未标示数据对异常进行检测，结果表明，改进后算法的效果优于无监督和有监督学习的入侵检测算法。